Cuando el Futuro nos Alcance: ¿En qué podemos utilizar computadoras cuánticas?

¿Cuándo tendremos una computadora cuántica lista para usarse? En los albores del siglo XXI, las respuestas a esta pregunta eran una oda a la incertidumbre: desde la negación total de cualquier posibilidad de éxito hasta el optimismo de quienes esperábamos verlas antes de llegar a la vejez. La realidad resultó ser aún más entusiasta: menos de dos décadas después, tenemos ya computadoras cuánticas funcionales, con muchos temas técnicos por resolver (particularmente en el escalamiento) pero ya las tenemos con nosotros.

Ahora, ¿qué sigue? ¿Cómo hacemos de estos resultados formidables una rama de la industria, fuente de empleo, un nuevo camino para resolver problemas de frontera?

Veamos la historia de la computación para intentar responder las preguntas anteriores. En el siglo XIX y principios del XX, la palabra computer era empleada para referirse a una profesión, no a una máquina: los human computers fueron personas que se dedicaban, bajo contrato, a la realización de cálculos complejos y su trabajo fue una de las primeras aplicaciones de los métodos de producción industrial en el quehacer científico.

Tanto los human computers como, posteriormente, las machine computers trabajaron en problemas de corte científico y militar. Aunque esta labor tuvo impactos mayúsculos en la sociedad, la capacidad instalada y los requerimientos en capital humano no eran suficientes para que la computación fuese un detonador de crecimiento económico. La industria de TICs de nuestros tiempos es el resultado la transversalidad de la tecnología computacional, esto es, de la combinación virtuosa de hardware en constante evolución, capital humano y algoritmos sofisticados en la solución de problemas, emanados de gobiernos  así como de la iniciativa privada, de corte ingenieriles, contables, administrativos y financieros, entre muchos otros.

Es muy probable que el cómputo cuántico pase por un proceso similar al ya descrito. En este punto de la historia del cómputo cuántico, necesitamos imaginar y desarrollar killer apps.

En este artículo hablaremos de dos áreas incipientes de aplicaciones del cómputo cuántico: solución de problemas de optimización e internet cuántico.

Solución de problemas de optimización

Los problemas de optimización se caracterizan por tener modelos matemáticos en los que hay una o varias expresiones matemáticas para las que necesitamos encontrar valores máximos o mínimos. Por ejemplo: ¿de qué forma puedo acomodar el inventario para minimizar el espacio no utilizado?, o ¿cuál es la cantidad máxima estimada de energía eléctrica que se consumirá por parte de la industria mexicana en 2027?

Resolver problemas de optimización es, en lo general, una tarea complicada que necesita de expertos en matemáticas, computación y el área de la que emanan dichos problemas. Las disciplinas en las que se usan técnicas de optimización para modelado de problemas son muchas y variadas: aeronáutica, inversiones, comportamiento de casas de bolsa e inteligencia artificial, entre otras. En todos los casos, el modelo consiste en la construcción de funciones de costo (también llamadas funciones objetivo) y la solución del problema consiste en conocer las variables de entrada que minimizan/maximizan el valor de la función.

Los problemas de optimización tienden a consumir muchos recursos computacionales en poco tiempo (esto es, son típicamente problemas NP-duros).  Gracias a los fenómenos de superposición, paralelismo cuántico y tunelamiento cuántico, los ordenadores cuánticos son buenos candidatos para resolver problemas de optimización (ver por ejemplo [1] para una introducción a la programación de quantum annealers para la solución de problemas de optimización) y, por ello, una parte de la comunidad de científicos e ingenieros cuánticos nos dedicamos a la construcción de algoritmos cuánticos para resolver problemas en las siguientes áreas, entre otras:

• Portafolios de inversión.

• Visión computacional.

• Simulación de moléculas.

• Aprendizaje computacional (machine learning).

Para conocer más de estos temas, recomendamos revisar los contenidos de [1,2,3,4,5]. Además, es conveniente conocer las propuestas y programas de trabajo en materia de algoritmos cuánticos que hoy se encuentran en el mercado global de computación cuántica. Para este propósito, recomendamos visitar los sitios enlistados en [6,7,8,9,10].

Internet cuántico

El término Internet Cuántico es un neologismo cuya definición está en evolución constante. Al momento, esta noción representa el uso de protocolos de seguridad emanados de la teoría de la información cuántica así como la construcción de redes para comunicación de datos cuánticos.

En cierto sentido, las computadoras cuánticas actuales son como los mainframes: grandes, con altos costos de operación y, además, no es fácil cambiarlos de lugar. Por lo anterior, el acceso a estas máquinas se hace de forma remota y es muy probable que este método de acceso permanezca así por varios años.

En este escenario, es importante construir protocolos de acceso seguro a las computadoras cuánticas que estén disponibles en la nube, protocolos que puedan echar mano de métodos de codificación de datos como el protocolo de distribución cuántica  de llaves BB84 ([11,12]).

Por otra parte, la creación de sensores capaces de detectar y transmitir información cuántica, área de rápido crecimiento que es abordada en el artículo de Marco Lanzagorta escrito para esta edición especial, requiere de redes de comunicación para ser funcionales y útiles para la sociedad.

La creación del Internet Cuántico demanda la elaboración de tecnología cuántica como repetidores cuánticos e implantaciones robustas del protocolo de teletransportación cuántica. Como en toda aventura científico-tecnológica, es muy probable que los desarrollos de hoy encuentren usos y vías de crecimiento ulterior que hoy no podemos vislumbrar. Por lo anterior, esta etapa del cómputo cuántico es tierra fértil para mentes y organizaciones emprendedoras.

Referencias

[1] S.E. Venegas-Andraca, W. Cruz-Santos, C. McGeogh and M. Lanzagorta.  A cross-disciplinary introduction to quantum annealing-based algorithms. Contemporary Physics 59(02), pp. 174--196 (2018).

[2]  R. Biswas et al. A NASA perspective on quantum computing. Parallel Computing

64(C), pp. 81-98 (2017).

[3] M. Schuld et al. Contemporary Physics 56:2, pp. 172-185 (2015)

[4] J. Biamonte et al. Nature 549, pp. 195-202 (2017).

[5] A. Aspuru-Guzik, R. Lindh, and M. Reiher. The Matter Simulation (R)evolution. American Chemical Society Cent. Sci. 4(2), pp. 144-152 (2018).

[6] IBM Q Experience. https://quantumexperience.ng.bluemix.net

[7] D-Wave Systems: Quantum Computing. https://www.dwavesys.com/quantum-computing

[8] Rigetti Computing. https://rigetti.com

[9] Microsoft Quantum. https://www.microsoft.com/en-us/quantum

[10] Google AI Quantum. https://ai.google/research/teams/applied-science/quantum-ai